1 2 3 4 新药研发 药品生产 药品销售 ** 交流使用 4 ** 未来业务发展关注点分析 市场环境形势 行业特点 医药行业是医药行业是按国际标准划分 的 15 类国际化产业之一，是世界贸最 快的 朝阳产业之一 跨国大药企（赛诺菲、辉瑞、诺华等） 在华建厂、国内药企的 行业集中度低， 抗风险能力低 定位在中高端市场，市场占有率处于同 行业前列，但面临新药专利期后仿制药 的 辅助，实现全面快速增长 ** 交流使用 5 ** 分层化业务重点：重点关注运营体系和管控目标 企业战略 财务核算 资金管理 经营预算 税务筹划 报表合 并 人力资源 绩效管理 流程规范 信息管理 新药研发体系 采购管理 生产供应链体系 营销管理体系 生产管理 生产执行 供应链业务 招投标 采购管控 原辅包材 外协采购 产销协同 生产外协 工艺配方 成本核算 生产下达 生产领发料 数据，减少人工干预，提高效率。经销商的返利数据在销售订 单 中实现兑现，各项返利使用情况 清晰，便于和经销商对账及事后追溯。 系统 支持 配置多种的返利类型  Z101 销量返利  Z201 新药返利  Z301 特殊返利  Z401 产品系列返利  Z501 月、季、年政策返利等 ** 案例 ** 交流使用 70 灵活的 销售政策管理：信用管理 录入销售订

 量子模拟：变分量子特征求解器（VQE）、量子相位估计 （QPE）、自适应步长Trotterization算法，在分子、材料、 化学反应研究方面实现更优精度，相比经典模拟有指数级加 速优势；可推动新药、新材料研发  优化问题：量子近似优化算法（QAOA）、量子退火算法， 在旅行商问题（TSP）、路径规划、投资组合问题上，相比 经典算法有潜在加速或更优解；在复杂组合优化中前景广  随机与  量子模拟：变分量子特征求解器（VQE）、量子相位估计 （QPE）、自适应步长Trotterization算法，在分子、材料、 化学反应研究方面实现更优精度，相比经典模拟有指数级加 速优势；可推动新药、新材料研发  优化问题：量子近似优化算法（QAOA）、量子退火算法， 在旅行商问题（TSP）、路径规划、投资组合问题上，相比 经典算法有潜在加速或更优解；在复杂组合优化中前景广  随机与

2025年，我国共有343家独角兽企业，位居全球第2名，占据所有独角兽 企业的25%，其中，仅广州一市就上榜24家独角兽企业，这一数量接近日 韩两国总和27家，上榜独角兽企业主要分布在集成电路、清洁能源、创 新药以及动力电池等赛道。预计2026年，我国在独角兽企业培育方面将 延续数量优势，同时继续在人工智能、新能源、生物科技、半导体等科 技领域发力。 展望2026年，全球产业科技创新的外部形势正在发生深刻变化，这

在降低运营成本的同时，为客户提供更个性化的服务体验。在医疗行 综合算力指数蓝皮书（2025 年） 9 业，大模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发， 辅助医生提高诊断准确率，加快新药上市速度，从而提升医疗服务质 量和效率。在交通行业，大模型技术可以应用于交通流量预测和智能 管控，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门能 够优化信号灯控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。在教育领域，

能调度、产品质量AI视觉检测等技 术。工业数字化需要实时计算，对海量生产数据进行分析和建模，对边缘计算和云端算 力提出较高要求。另外，科学研究和超级计算也逐步增加高性能算力需求，在气候模 拟、新药研发、材料科学、天体物理等领域对计算能力的需求规模高速增长。 6、基础资源条件 欧盟的网络条件良好，以高普及率、高速度和强监管为特征。固定和移动宽带覆盖 率极高，千兆光纤和5G网络正加速部署， 力的需求呈指数级增长。垂直行业需求日益显著，电信行业为支撑5G网络与边缘服务部 署大量算力设施；金融科技行业依赖高性能计算进行实时风险定价与欺诈检测；制造业 将算力用于数字孪生与自动化质量控制；医疗保健领域借助算力加速新药筛选与医学影 像分析。政府电子政务项目持续推进，“数字印度”倡议下各类公共服务在线化产生持 续算力需求。从地域看，一线城市需求最为集中，但二三线区域随着互联网普及正成为 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年）

个。目前江苏省已初步构建起 可信数据生态，形成了第一批阶段性成果。例如，江苏省数据集团建 设运营的医保行业可信数据空间，发布了 8 个核心应用场景和 20 个 高质量数据集，赋能医保基金监管、医保商保联动、创新药研发等业 务，为江苏医疗保障事业数字化转型提供了新动能。该项目及江苏其 他 6 个项目入选国家数据局 2025 年可信数据空间创新发展试点名单， 体现江苏在可信数据空间建设中的创新实践和领先优势。

健康个体的外泌体，实验结果表明分辨效果优于传统方法65。多伦多 大学和 Insilico Medicine 通过结合量子计算、生成式 AI 及传统计算 方法66，设计出癌症驱动蛋白 KRAS 分子，有望革新药物研发流程 并为癌症治疗带来新希望。玻色量子发布量子玻尔兹曼机-变分自动 编码器（QBM-VAE）深度学习框架67，利用 CIM 对波尔兹曼分布进 行高效采样，为概率深度学习提供先验数据支持，提升生成模型保

年生物分子结构预测和设计领域最前沿的突破，它们 共同将生物分子研究从单一的蛋白质结构预测推向了 “全原子生物分子系统建模” 的新纪元。这些研究成果标志着 AI 在生物分子结构预测与设计领域取得了重大进 展，这些工具将极大地加速新药研发、合成生物学和材料科学的发展，使得“理 性设计”取代“大规模筛选”成为研发的主流范式。未来，AI 将朝着实现动态全 原子模拟和精准功能化设计迈进，最终为药物研发、合成生物学等领域带来根本 性变革。

年生物分子结构预测和设计领域最前沿的突破，它们 共同将生物分子研究从单一的蛋白质结构预测推向了 “全原子生物分子系统建模” 的新纪元。这些研究成果标志着 AI 在生物分子结构预测与设计领域取得了重大进 展，这些工具将极大地加速新药研发、合成生物学和材料科学的发展，使得“理 性设计”取代“大规模筛选”成为研发的主流范式。未来，AI 将朝着实现动态全 原子模拟和精准功能化设计迈进，最终为药物研发、合成生物学等领域带来根本 性变革。